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AI模型好不好,到底谁说了算?
AI模型好不好,到底谁说了算?
最近上《AI视觉设计》的时候，我一直在和学生讨论一个看起来很简单的问题：什么是好的视觉设计？ 这个问题本来已经够难了。现在有了AI，它又多出了一层麻烦。 因为学生经常会问我：老师，现在到底哪个AI生图模型最好？ 这个问题我也经常被朋友问到。如果去网上搜索答案，非常容易得到一大堆排行榜：谁的Prompt理解能力最好，谁的图像质量最高，谁的人物一致性最强，谁的视频生成能力又超过了谁……每隔一段时间，榜单还会重新洗一次牌。 但作为一个设计师，我越来越觉得，这个问题可能问错了。 因为技术上的“最好”，和设计上的“好用”，并不完全是一回事。 前几天，我注意到OpenArt推出了一个叫 OpenArt Arena 的AI图像和视频模型评测平台。这件事本身并不复杂，也是给各种AI模型做排行榜。但它有一个地方让我很感兴趣：评分的人变了。 
他们找来了电影、广告、动画、设计等领域的专业创作者，让这些人不知道作品来自哪个模型，直接对生成结果进行盲评。 截至9月15日公布的数据，参与评测的包括28位专业评委和1003位来自创意行业及AI创作者群体的“Tastemakers”。评测也不只看一个笼统的“画质”，而是根据不同任务分别考察审美、Prompt执行、参考图一致性、创意变化，以及电影中的镜头控制、连续性，动画中的角色一致性，平面设计中的版式与字体等。 我觉得这个思路很有意思。因为AI进入设计领域之后，我们一直在用一种偏工程的方法评价它。分辨率更高了、指令理解更准确了、生成速度更快了、人物终于不长六根手指了…… 这些当然都很重要。但设计师看一张图时，经常会冒出另外一些非常难量化的问题：好看吗？构图舒服吗？有没有视觉重点？是不是太满？颜色是不是太俗？ 为什么技术上什么都没错，却一眼就有很重的“AI味”？同样一个Prompt生成十张图，哪一张值得留下，另外九张为什么应该删掉？这些问题就很难依靠模型参数回答。 我一直认为，设计本质上是一种选择。 
设计师当然要会创造，但在真实工作中，我们花在“选择”和“判断”上的时间其实一点也不少。 这个字体还是那个字体？大一点还是小一点？这里留白还是放东西？红色好还是蓝色好？二十个方案里究竟留下哪一个？ 很多时候，设计水平的差距，并不体现在“能不能做出来”，而体现在知不知道什么应该留下，什么应该删掉。 到了AI时代，这件事反而更加明显。过去一个设计师一天可能只能做三个方案。现在AI一分钟可以给你三十个。原来稀缺的是方案，现在稀缺的开始变成另外一种东西：判断。 这也是为什么我最近在《AI视觉设计》这门课里，越来越强调一个词：Curating。它原本有策展、选择、编排的含义。我觉得它特别适合描述今天设计师面对AI时的一种新能力。 AI负责不断提供可能性。人负责判断哪些可能性值得继续。所以评价一个AI视觉模型，我现在更愿意从几个设计师真正关心的问题来看。 第一是生成质量。这是最基础的一层，画面本身首先要成立。 第二是视觉控制。我要改构图、改色彩、换材质、保持角色一致的时候，它到底听不听话？也就是我在课程中强调的“视觉变量”。 
第三是有效差异。一次生成二十张，究竟是二十个不同方案，还是同一个方案换了二十件衣服？ 第四是系列一致性。做一张漂亮图片并不难，做十张还能属于同一个视觉世界，就完全是另一回事。 还有一个我自己越来越在意的指标：设计可用性。 有些图第一眼非常惊艳，放大以后漏洞百出；有些图很适合发朋友圈，却无法继续做品牌、包装、海报或者视频；有些模型特别容易产生一种熟悉的“高级AI感”，看前三张很惊艳，看到第三十张以后就开始审美疲劳。 所以，“最好”其实没有一个统一答案。 做广告，你关心产品和Logo能不能保持准确。拍电影，你关心角色能不能穿过十个镜头以后还是同一个人。做平面设计，你会在意文字、版式和视觉秩序。做艺术创作，甚至可能故意追求模型的失控和偶然性。 OpenArt Arena这次比较有意思的地方，也正在这里。它没有试图用一个总分解决所有问题，而是分别设置电影、广告、动画、动态图形、平面设计、产品图像等不同任务的评测。 这其实非常符合设计本身的逻辑。一把锤子很好用，并不能证明它比螺丝刀更高级。工具的价值，永远与问题有关。 我始终相信，AI越来越强以后，设计教育里有一种能力会变得比过去更加重要，那就是：审美判断。 
过去学生没有想法，我们担心他做不出来。以后可能恰好相反： AI一分钟给他五十个想法，他面对满屏幕的方案，却不知道哪个好、为什么好，也不知道下一步该往哪里走。这才是更麻烦的事情。 所以我准备在接下来的课堂里做一个小实验。 用同一个设计任务，让几个主流AI模型分别生成一组图像，把模型名称全部隐藏，然后让学生只按照构图、色彩、控制、差异性、一致性和设计可用性进行判断。最后再揭晓模型。 我其实并不太在意谁拿第一，我更想看看另外一件事： 当我们说一张AI生成图“好看”的时候，我们究竟在说什么？ 这个问题，可能比知道哪个模型又登上排行榜第一名，更值得设计师花时间想一想。 
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